package com.atwbj.langchain4jbeta3learndemo.config;

import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiEmbeddingModel;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.qdrant.QdrantEmbeddingStore;
import io.qdrant.client.QdrantClient;
import io.qdrant.client.QdrantGrpcClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class EmbeddingModelConfig {
    /**
     * text-embedding-v3:通用文本向量，是通义实验室基于LLM底座的多语言文本统一向量模型，
     * 面向全球多个主流语种，提供高水准的向量服务，帮助开发者将文本数据快速转换为高质量的向量数据。
     * @return
     */
    @Bean
    public EmbeddingModel embeddingModel() {
        return OpenAiEmbeddingModel.builder()
                .apiKey(System.getenv("aliQwen-api"))
                .modelName("text-embedding-v3")
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();
    }


    /**
     * 创建Qdrant客户端,
     *这段代码的功能是：
     * 创建一个Qdrant向量数据库的客户端连接
     * 通过gRPC协议连接到本地地址127.0.0.1的6334端口
     * 使用非安全连接方式（false参数）
     * 将配置好的客户端实例注册为Spring Bean，供其他组件使用
     * 主要用于与Qdrant向量数据库进行通信交互。
     * @return
     */
    @Bean
    public QdrantClient qdrantClient() {
        QdrantGrpcClient.Builder grpcClientBuilder =
                QdrantGrpcClient.newBuilder("127.0.0.1", 6334, false);
        return new QdrantClient(grpcClientBuilder.build());
    }

    /**
     * 这段代码定义了一个Spring Bean，
     * 用于创建并配置一个QdrantEmbeddingStore实例。该实例实现了EmbeddingStore<TextSegment>接口，
     * 用于存储和检索文本片段的向量表示。配置指定了Qdrant服务的主机地址、端口和集合名称。
     * @return
     */
    @Bean
    public EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore() {
        return QdrantEmbeddingStore.builder()
                .host("127.0.0.1")
                .port(6334)
                .collectionName("test-qdrant")
                .build();
    }
}
